¿Cómo hacer publicidad basada en datos?
La analítica publicitaria de nueva generación es potenciada gracias a la integración entre Big Data, la computación en la nube y los nuevos métodos analíticos. Pero, ¿qué aspectos debe tener en cuenta esta combinación para ser efectiva en el mercado?
Para ofrecer nuevos conocimientos sobre el efecto del marketing en los ingresos de una compañía con base en analítica, hay que hablar de tres amplias actividades: atribución, optimización y asignación.
Atribución
El proceso de cuantificar la contribución de cada elemento de publicidad basada en datos se conoce como atribución. Esto es posible a través de la recolección de muchos datos, para así determinar cómo influyen sus actividades en las decisiones de compra.
Optimización
La optimización, también conocida como “war gaming”, usa herramientas de análisis predictivo para ejecutar escenarios de planificación comercial. Cuando el vendedor ha cuantificado la contribución relativa de cada componente de sus actividades de marketing, y la influencia de factores externos importantes, el “war gaming” es el próximo paso.
Quizá quieras saber qué sucederá con los ingresos de la compañía, si se reduce en 10% la publicidad basada en datos de una línea de productos en una ciudad específica, o si cambiamos el 15% del gasto publicitario del producto a la búsqueda en Google, o identificar las implicaciones si un competidor reduce los precios en el otro lado del mundo.
Asignación
La redistribución de recursos en tiempo real, entre las actividades de marketing y los escenarios de optimización, se llama asignación. Atrás quedaron los días de establecer un plan de marketing y dejarlo seguir su curso.
A medida que la tecnología, las compañías y los compradores de medios continúan eliminando las fricciones del proceso, la publicidad basada en datos se ha vuelto más fácil de hacer, pautar, medir, expandir o eliminar.
Los profesionales en marketing, ahora pueden ajustar la distribución de publicidad basada en datos en diferentes mercados de forma mensual, semanal o diaria, incluso en tiempo real. Las asignaciones implican poner los resultados de sus esfuerzos de atribución y optimización en el mercado, midiendo resultados, validando modelos (es decir, ejecutar experimentos para confirmar los hallazgos del análisis) y realizando correcciones sobre la marcha.
The Right Ones
El enfoque correcto: Aunque los competidores analíticos fomentan esfuerzos universales basados en recursos, generalmente eligen varias iniciativas que sirven en una estrategia general.
La cultura correcta: La cultura es un concepto blando y el análisis es una disciplina dura, no obstante, los competidores de analíticas deben inculcar un hábito en la compañía por la medición, prueba y evaluación de la evidencia cuantitativa.
Las personas correctas: Las empresas analíticas contratan personas analíticas, y como todas las compañías que compiten en talento, persiguen lo mejor.
Por ejemplo, el modelo de negocios de Amazon requiere un flujo constante de nuevos proveedores, clientes, promociones y productos que entreguen en las fechas prometidas, por eso, cuando esta compañía necesitó un nuevo jefe para su cadena de suministro global, reclutó al profesor de ciencias de la gestión Gang Yu, una de las principales autoridades del mundo en análisis de optimización.
La tecnología correcta: Competir en análisis significa competir en tecnología, por eso, los competidores más serios investigan los últimos algoritmos estadísticos, los enfoques de ciencia de decisión y empujan la frontera de TI.
Primeros pasos para la implementación
- Los análisis de toda la organización deben estar respaldados por un ejecutivo del más alto nivel. A menudo, surgen focos de resistencia a los nuevos enfoques analíticos, ya que desafían las creencias estrechamente arraigadas sobre lo que funciona y lo que no. Tener un patrocinador de alto nivel, es esencial para ayudar a promover la claridad de la visión y la alineación en las primeras etapas.
- Asignar un director o gerente con mentalidad analítica, que se convierta en la persona indicada para liderar el equipo y focalizar el esfuerzo. Debe ser alguien objetivo con fuertes habilidades analíticas, que pueda informar al CMO y formar parte de un equipo interdisciplinario entre marketing y finanzas. A medida que el proyecto se expande, él o ella puede ayudar a guiar la planificación de negocios y la asignación de recursos a través de las unidades de negocio.
- La inteligencia a menudo está oculta en muchas áreas más allá del marketing, desde las finanzas hasta el servicio al cliente, por eso es necesario armar una lista priorizada de preguntas por responder y realizar un inventario de datos en toda la organización. Luego, hay que identificar y consolidar esos conjuntos de datos dispares y crear sistemas que recopilen continuamente los datos.
- Trata a los datos como propiedad intelectual, dales el valor de activo que tienen.
- Hacer una prueba de concepto que involucre una línea particular de negocios, geografía o grupo de productos, con modelos de alcance limitado que apunten a lograr victorias tempranas.
- Prueba agresivamente los resultados del modelo. Por ejemplo, si su análisis de optimización sugiere cambiar el gasto publicitario de TV a pauta digital, prueba con un pequeño experimento local y usa los resultados para refinar los cálculos.
Lograr ser una Data Driven Company es un camino que requiere de grandes cambios en el proceso. Desde los recursos tecnológicos hasta la mentalidad de cada uno de los empleados es un cambio necesario para focalizar la mirada de cualquier compañía hace los datos.
Conoce más acerca de este y otros temas más en nuestro Blog